• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.938-942
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• 2007

신문 기사 및 상품 평은 특정 주제나 상품을 대상으로 하여 글쓴이의 감정과 의견이 잘 나타나 있는 대표적인 문서이다. 최근 여론 조사 및 상품 의견 조사 등 다양한 측면에서 대용량의 문서의 의미적 분류 및 분석이 요구되고 있다. 본 논문에서는 문서에 나타난 내용을 기준으로 문서가 나타내고 있는 감정을 긍정과 부정의 두 가지 범주로 분류하는 시스템을 구현한다. 문서 분류의 시작은 감정을 지닌 대표적인 종자 어휘(seed word)로부터 시작하며, 자질의 선정은 한국어 특징상 감정 및 감각을 표현하는 명사, 형용사, 부사, 동사를 대상으로 한다. 가중치 부여 방법은 한글 유의어 사전을 통해 종자 어휘의 의미를 확장하여 각각의 가중치를 책정한다. 단어 벡터로 표현된 입력 문서를 이진 분류기인 지지벡터 기계를 이용하여 문서에 나타난 감정을 판단하는 시스템을 구현하고 그 성능을 평가한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권3호
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• pp.336-340
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• 2008

최근 감정 분류에 대한 관심이 높아져 연구가 활발히 진행되고 있다. 문서 전체에 관한 감정의 분류도 중요하지만, 문서를 이루고 있는 문장에 관한 분류도 점차 그 필요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 한국어 감정 분류 시스템 구축을 위해서 추출된 한국어 감정 자질을 이용한 한국어 문장 및 문서 감정 분류에 관해 연구한다. 한국어 감정 분류의 시작은 감정을 내포한 대표적인 어휘로부터 시작하며, 이와 같은 감정 자질들은 문장 및 문서의 감정을 분류하는데 결정적인 관여를 한다. 한국어 감정 자질의 추출을 위하여 영어 단어 시소러스 정보를 이용하여 자질들을 확장하고, 영한사전을 통해 확장된 자질들을 번역함으로써 감정 자질들을 추출하였다. 추출된 감정 자질들을 사용하여, 단어 벡터로 표현된 입력문서를 이진 분류기인 지지벡터 기계(SVM: Support Vector Machine)를 이용하여 문장과 문서에 내포된 감정을 판단하고 평가하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1215-1217
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• 2012

기계가 인간의 감정을 인식하기 위해서는 인간의 감정을 정량적으로 측정할 수 있는 모델이 있어야 한다. 하지만, 인간의 감정은 그 사람이 살아온 환경과 그 사람의 기질에 따라서 같은 자극에 노출되어도 사람마다 느끼는 것이 다르다. 따라서 기계가 인간의 감정을 사람의 기질을 포함하는 개인성향 기반의 감정 모델이 필요하다. 본 논문에서는 감정 모델링을 위해 BAS/BIS 가 제안한 개인 성향을 EEG 기반으로 측정 해보고 각 감정 유발 자극 별로 전두엽에서 발생하는 전위를 분석한 결과 각 성향 별로 대뇌 반응이 다르게 나왔다. 이는 인지적 감정이 전이될 때, 성향별로 대뇌에서 다르게 반응 한다는 것을 의미한다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권8호
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• pp.249-256
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• 2012

본 연구는 소화기계 증상을 가진 고등학생과 소화기계 증상이 없는 고등학생의 건강습관, 스트레스정도 및 감정표현불능증을 비교 분석하고자 시도하였다. 인문계 고등학생 1,201명을 대상으로 구조화된 설문지를 통하여 일반적 특성, 건강습관, 스트레스 정도 및 감정표현불능증에 관하여 자료수집을 하였으며, SPSS통계 프로그램을 이용하여 분석하였다. 연구결과, 증상군과 비증상군의 건강습관별 비교에서는 운동 습관이 유의한 차이를 보였으며, 소화기계 증상군과 비증상군의 건강습관, 스트레스 정도 및 감정표현불능 정도 비교에서는 건강습관은 유의한 차이가 없었고, 스트레스와 감정표현불능정도는 유의한 차이를 나타냈다. 연구결과를 통해 소화기계 증상을 호소하는 학생들에 대한 건강습관, 스트레스 정도를 평가하고, 올바른 건강습관 지도와 스트레스 대처법 및 적절하게 의사소통하고 감정표현을 할 수 있도록 하는 건강증진 프로그램 개발 및 운영이 요구된다.

• 지적과 국토정보
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• 제49권1호
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• pp.65-84
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• 2019

본 연구의 목적은 기계학습 알고리즘을 이용하여 주택모기지 금리에 대한 시민들의 감정을 예측하는 것이었다. 연구목적을 달성하기 위해 본 연구는 관련문헌을 검토한 다음 두개의 연구 질문을 설정하였다. 또한 연구 질문에 대한 답을 구하기 위해 본 연구는 Akman의 분류에 따라 감정을 분류 한 다음 여섯 가지 기계학습 알고리즘을 이용하여 모기지 금리에 대한 시민들의 감정을 예측하였다. 분석결과 AdaBoost가 모든 평가범주에서 가장 우수한 분류기로 확인되었다. 그러나 Naive Bayes의 성능수준은 다른 분류기들의 성능수준보다 낮은 것으로 밝혀졌다. 또한 본 연구는 어느 분류기가 각 감정범주를 잘 예측해주는지를 파악하기 위해 ROC 분석을 실시하였다. 분석결과, AdaBoost가 모든 감정범주에서 주택모기지 금리에 대한 주민들의 감정을 가장 잘 예측해주는 것으로 확인되었다. 그러나 슬픔범주에서 여섯 가지 알고리즘의 성능수준은 다른 감정범주보다 훨씬 낮게 나타났다.

• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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• 한국컴퓨터교육학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.71-73
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• 2018

사람의 음성이 가진 고유한 특성을 이용하여 그 안에 담긴 감정을 분석하여 파악할 수 있다면 효과적인 의사소통이 가능할 것이다. 본 연구에서는 음성이 가진 피치 값과, 속도의 변화와 같은 요소를 데이터화 하여 그 안에 담긴 감정을 기계학습을 통해 분류 및 예측하는 과정을 거친다. 감정 별 음성 데이터 분석을 위해 다양한 기계학습 알고리즘을 활용하며 선행 연구들보다 높은 정확도로 신뢰할 수 있는 측정 결과를 제공해 줄 수 있을 것이다. 이를 통해 음성만으로 사람의 감정을 파악하여 효과적인 의사소통 및 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.512-514
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• 2018

최근 보안 버그의 중요성이 증가함에 따라, 버그 리포트 중 보안과 관련된 리포트를 빠르게 분류하는 기술이 필요하다. 기존 기술들은 버그 리포트의 단어들을 가지고 기계학습을 위한 훈련 데이터를 생성한다. 이 때 기계학습에 잡음이 발생하면 성능을 떨어뜨릴 수 있다. 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 감정 단어를 활용하여 잡음을 줄인 보안 버그리포트를 자동으로 식별하는 기계학습기반 기술을 제안한다. 제안 기술은 기계학습 시 사용되는 훈련 데이터의 품질을 높이기 위해 감정 단어를 활용한다. 실험 결과 감정 단어를 활용했을 때 기존 기술 대비 보안 버그를 분류하는 정확도가 3.03% 향상되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.471-478
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• 2012

문서를 대상으로 한 다양한 감정 분류 연구가 진행되어 왔으며, 최근에는 트윗 감정 분류에 그대로 적용되고 있다. 그러나 이러한 연구들은 트윗의 구조, 이모티콘, 철자 오류 그리고 신조어와 같은 트윗의 특징을 고려하지 않아 좋은 성능을 보이지 못하고 있다. 본 논문에서는 기계학습을 기반으로 다양한 자질을(이모티콘 극성, 리트윗 극성, 사용자 극성, 대체 어휘)사용하여 실험하여 트윗 감정 분류 성능의 영향을 확인하였다. 기계 학습기 SVM(Support Vector Machine) 기반의 감정 분류 실험으로 이모티콘 극성 자질과 사용자 극성 자질이 트윗 감정 분류 모델의 성능 향상에 기여를 하는 것을 알 수 있었다. 이와 비교하여 리트윗 극성과 대체 어휘 자질은 트윗 감정 분류 모델에 큰 영향이 없는 것을 알 수 있었다.

• 인지과학
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• 제19권4호
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• pp.499-517
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• 2008

본 논문에서는 한국어 감정 분류에 기반이 되는 감정 자질 추출의 효과적인 추출 방법을 제안하고 평가하여, 그 유용성을 보인다. 한국어 감정 자질 추출은 감정을 지닌 대표적인 어휘로부터 시작하여 확장할 수 있으며, 이와 같이 추출된 감정 자질들은 문서의 감정을 분류하는데 중요한 역할을 한다. 문서 감정 분류에 핵심이 되는 감정 자질의 추출을 위해서는 영어 단어 시소러스 유의어 정보를 이용하여 자질들을 확장하고, 영한사전을 이용하여 확장된 자질들을 번역하여 감정 자질들을 추출하였다. 추출된 한국어 감정 자질들을 평가하기 위하여, 이진 분류 기법인 지지 벡터 기계(Support Vector Machine)를 사용해서 한국어 감정 자질로 표현된 입력문서의 감정을 분류하였다. 실험 결과, 추출된 감정 자질을 사용한 경우가 일반적인 정보 검색에서 사용하는 내용어(Content Word) 기반의 자질을 사용한 경우보다 약 14.1%의 성능 향상을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.160-162
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• 2012

문서를 대상으로 한 다양한 감정 분류 연구가 진행되어 왔으며, 최근에는 트윗 감정 분류에 그대로 적용되고 있다. 그러나 트윗은 일반 문서와 다르게 몇 가지의 독특한 특징을 갖고 있어 좋은 성능을 보이지 못하고 있다. 본 논문에서는 기계학습을 기반으로 트윗의 특징과 트윗 사용자 정보 자질을 사용한 실험으로 트윗 감정 분류 성능의 영향을 확인하였다. 실험 결과 트윗에 포함된 이모티콘 감정 극성과, 사용자 성향 극성 자질은 트윗 감정 분류 모델의 성능 향상에 기여를 하는 것을 알 수 있었다.